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AI芯片和FPGA架构区别？AI芯片和FPGA（现场可编程门阵列）是两种不同类型的计算芯片。它们在设计、架构、性能和适用场景等方面具有一定的区别：
1. 设计目标：
AI芯片的主要设计目标是处理深度学习和机器学习算法。这些算法通常需要大量的并行计算和数据吞吐量。因此，AI芯片通常采用高效的计算单元、专用的存储器结构以及大量的并行计算通道，以满足这些算法的需求。
FPGA的主要设计目标是提供灵活的硬件结构，以满足不同应用场景的计算需求。FPGA允许用户通过编程来定义特定的硬件结构，从而实现各种复杂的计算任务。
2. 架构：
AI芯片通常采用硬件加速器的方式实现，如卷积神经网络加速器、循环神经网络加速器等。这些加速器针对特定的深度学习和机器学习算法进行优化，以提高计算性能。
FPGA则采用了基于硬件描述语言（如VHDL或Verilog）的可编程逻辑单元来实现硬件结构。FPGA中的逻辑单元可以根据需要进行配置，以实现不同的计算任务。
3. 性能：
AI芯片通常具有较高的计算性能，适合处理大规模的数据流。由于其专用的计算单元和存储结构，AI芯片在执行特定的AI任务时可以显著提高性能。
什么是FPGA?FPGA是什么意思？FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。
通俗来说，FPGA就是一种可编程的硬件芯片。
以硬件描述语言（Verilog或VHDL）所完成的电路设计，可以经过简单的综合与布局，快速的烧录至 FPGA 上进行测试，是现代 IC设计验证的技术主流。这些可编辑元件可以被用来实现一些基本的逻辑门电路（比如AND、OR、XOR、NOT）或者更复杂一些的组合功能比如解码器或数学方程式。在大多数的FPGA里面，这些可编辑的元件里也包含记忆元件例如触发器（Flip－flop）或者其他更加完整的记忆块。
系统设计师可以根据需要通过可编辑的连接把FPGA内部的逻辑块连接起来，就好像一个电路试验板被放在了一个芯片里。一个出厂后的成品FPGA的逻辑块和连接可以按照设计者而改变，所以FPGA可以完成所需要的逻辑功能。
基本特点：
1）采用FPGA设计ASIC电路(专用集成电路)，用户不需要投片生产，就能得到合用的芯片。
2）FPGA可做其它全定制或半定制ASIC电路的中试样片。
3）FPGA内部有丰富的触发器和I/O引脚。
FPGA是做什么用的？FPGA有很多功能，主要是利用verilog或者vhdl语言编写逻辑，这个逻辑类似于c语言，只是比c语言更直接（因为是面向硬件的嘛）。c语言能做的东西都能用FPGA完成，例如作为CPU控制其他硬件（你能想到的各种功能的芯片，如ad/da）；能进行视频图像处理；由于其高速使得FPGA在通信领域也广泛应用。
但是由于FPGA内部是与或非逻辑搭起来的所以乘法比较慢，比dsp差很多，如果用FPGA做乘法建议用硬核乘法器。另外建议多利用软ip，可提高效率。
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